Tensorflowでtf.assignを使用する場合の競合条件

Question

tf.assign（）を使用する際の競合条件をどのように扱いますか？例えば 、私のコードは、次のされている場合：

y = tf.Variable(6,trainable=False,name='y'); 
x = tf.Variable(0,trainable=False,name='x'); 
assign_op = tf.assign(x, 2); 
divide_op = y/assign_op; 
answer = sess.run([divide_op]); 

私の答えは..私はこれにsess.runを分割されたと考えることができる唯一のこと3か0infのいずれかである：

_ = sess.run([assign_op]); 
answer = sess.run([divide_op]); 

上記のように操作依存関係を作成すると、競合状態が発生するという問題は解決しますが、そうではないと考えました。誰がこれについて何をすべきか知っていますか？

Answer 1

あなたはcontrol_dependenciesフロー制御機能に見てみたい：

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Graph#control_dependencies

with tf.control_dependencies([assign_op]): 
    divide_op = y/assign_op 

これは「assign_opは」先行ブロックのグラフ要素に完了したことを確認します。